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Author：Administrator
Date:2021年12月14日
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import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#调用seaborn自带数据集iris
df = sns.load_dataset('iris')
#显示数据集
print(df.head())
#绘制核密度图
# sns.kdeplot(df['sepal_width'], shade=True, bw_adjust=.5, color="orange")

#绘制多个变量的核密度图
# p1=sns.kdeplot(df['sepal_width'], shade=True, color="r")
# p1=sns.kdeplot(df['sepal_length'], shade=True, color="b")
#边际核密度图
sns.jointplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"], kind='kde',space=0)
plt.show()